第二章 调用大模型API_客户直接调模型接口

LangChain 本质上就是对各种大模型提供的 API 的套壳，是为了方便我们使用这些 API，搭建起来的一些框架、模块和接口

LangChain 中的六大核心组件:

模型，位于 LangChain 框架的最底层，它是基于语言模型构建的应用的核心元素，因为所谓 LangChain 应用开发，就是以 LangChain 作为框架，通过 API 调用大模型来解决具体问题的过程。

可以说，整个 LangChain 框架的逻辑都是由 LLM 这个发动机来驱动的。没有模型，LangChain 这个框架也就失去了它存在的意义。那么这节课我们就详细讲讲模型，最后你会收获一个能够自动生成鲜花文案的应用程序

Model I/O

我们可以把对模型的使用过程拆解成三块，分别是输入提示（对应图中的 Format）、调用模型（对应图中的 Predict）和输出解析（对应图中的 Parse）。这三块形成了一个整体，因此在 LangChain 中这个过程被统称为 Model I/O（Input/Output）。

        在模型 I/O 的每个环节，LangChain 都为咱们提供了模板和工具，快捷地形成调用各种语言模型的接口。

         1.提示模板：使用模型的第一个环节是把提示信息输入到模型中，你可以创建 LangChain 模板，根据实际需求动态选择不同的输入，针对特定的任务和应用调整输入。

        2.语言模型：LangChain 允许你通过通用接口来调用语言模型。这意味着无论你要使用的是哪种语言模型，都可以通过同一种方式进行调用，这样就提高了灵活性和便利性。

        3.输出解析：LangChain 还提供了从模型输出中提取信息的功能。通过输出解析器，你可以精确地从模型的输出中获取需要的信息，而不需要处理冗余或不相关的数据，更重要的是还可以把大模型给回的非结构化文本，转换成程序可以处理的结构化数据。

        LangChain 中提示模板的构建。提示模板语言模型是个无穷无尽的宝藏，人类的知识和智慧，好像都封装在了这个“魔盒”里面了。但是，怎样才能解锁其中的奥秘，那可就是仁者见仁智者见智了。所以，现在“提示工程”这个词特别流行，所谓 Prompt Engineering，就是专门研究对大语言模型的提示构建。我的观点是，使用大模型的场景千差万别，因此肯定不存在那么一两个神奇的模板，能够骗过所有模型，让它总能给你最想要的回答。然而，好的提示（其实也就是好的问题或指示啦），肯定能够让你在调用语言模型的时候事半功倍。

惊讶于GPT LLM 强大的同时，也感叹langchain工具的完善，它就像java项目开发中的spring 框架，对于开发者十分友好;其提供了一些列的的工具，从各种template 到调用链工具再到agent以及memory、回调函数，真的太方便了；当然，在大模型之前，langchain已经厚积数年，当大模型具有燎原之势时，其薄发当然也理所当然；